決策樹分類器培訓課件(PPT 71頁)

決策樹分類器
數據庫知識發現技術
什麼叫分類？
分類任務圖例
分類任務例子
分類技術
決策樹分類器/模型學習
決策樹的結構
決策樹分類器的解釋
構造決策樹分類器的原則
舉例說明（訓練數據）
舉例說明（決策樹）
舉例說明（測試數據）
舉例說明（決策樹的運用）
舉例說明（決策樹產生的規則）
舉例說明（預測）
決策樹的缺點
如何建構決策樹？
不純度的定義
如何度量不純度
舉例說明（類的頻率）
舉例說明（計算概率）
舉例說明（用熵計算概率）
熵的性質
圖示熵的性質
舉例說明（用Gini索引計算概率）
Gini索引的性質
圖示Gini索引的性質
舉例說明（用分類誤差計算概率）
分類誤差的性質
決策樹算法的運行方式
舉例說明（訓練數據的子集合）
取多值的屬性
屬性Travel cost與三個表
信息增益（information gain）
信息增益計算方法
屬性Travel Cost的信息增益
屬性Travel Cost按三種方法計算的信息增益
屬性Gender按三種方法計算的信息增益
屬性Car Ownership按三種方法計算的信息增益
屬性Income Level按三種方法計算的信息增益
分裂屬性選擇的標準
選擇第一個分裂屬性
用屬性Travel Cost分裂訓練數據集
用屬性Travel Cost分裂訓練數據集的結果
訓練數據集的三個子集合
用屬性Travel Cost產生的樹
第二次循環
為第二次循環產生數據集合
Cheap連接的節點的數據集合的不純度
其它屬性按三種方法計算的信息增益
為第二次循環選擇分裂屬性
第二次循環的數據集合分裂
第二次循環產生的樹
用屬性Gender分裂子數據集的結果
第三次循環
為第三次循環產生數據集合
Female連接的節點的數據集合的不純度
建立的決策樹
評估技術
增益率
增益率的定義
有關決策樹分類器的研究問題
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